Association between SNPs in microRNAs and microRNAs-Machinery Genes with Susceptibility of Leprosy in the Amazon Population
Notice bibliographique
Résumé
Leprosy is a chronic neurodermatological disease caused by the bacillus Mycobacterium leprae. Recent studies show that SNPs in genes related to miRNAs have been associated with several diseases in different populations. This study aimed to evaluate the association of twenty-five SNPs in genes encoding miRNAs related to biological processes and immune response with susceptibility to leprosy and its polar forms paucibacillary and multibacillary in the Brazilian Amazon. A total of 114 leprosy patients and 71 household contacts were included in this study. Genotyping was performed using TaqMan Open Array Genotyping. Ancestry-informative markers were used to estimate individual proportions of case and control groups. The SNP rs2505901 (pre-miR938) was associated with protection against the development of paucibacillary leprosy, while the SNPs rs639174 (DROSHA), rs636832 (AGO1), and rs4143815 (miR570) were associated with protection against the development of multibacillary leprosy. In contrast, the SNPs rs10739971 (pri-let-7a1), rs12904 (miR200C), and rs2168518 (miR4513) are associated with the development of the paucibacillary leprosy. The rs10739971 (pri-let-7a1) polymorphism was associated with the development of leprosy, while rs2910164 (miR146A) and rs10035440 (DROSHA) was significantly associated with an increased risk of developing multibacillary leprosy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».